Mustererkennung mit Markov-Modellen: Theorie, Praxis, Anwendungsgebiete
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Stuttgart [u.a.]
Teubner
2003
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| Ausgabe: | 1. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Leitfäden der Informatik
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | 233 S. graph. Darst. |
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Titel: Mustererkennung mit Markov-Modellen
Autor: Fink, Gernot A
Jahr: 2003
Gernot A. Fink
Mustererkennung mit
Markov-Modellen
Theorie - Praxis -
Anwendungsgebiete
Teubner
B. G.Teubner Stuttgart · Leipzig · Wiesbaden
Inhalt
Einleitung 13
Thematischer Kontext 14
1.2 Funktionsprinzipien von Markov-Modellen 15
1.3 Zielsetzung und Aufbau 17
2 Anwendungen 19
2.1 Sprache 19
2.2 Schrift 25
2.3 Biologische Sequenzen 33
2.4 Ausblick 37
I Theorie 39
Grundlagen der Statistik 41
3.1 Zufallsexperiment, Ereignis und Wahrscheinlichkeit 41
3.2 Zufalls variable und Wahrscheinlichkeitsverteilungen 43
3.3 Parameter von Wahrscheinlichkeitsverteilungen 45
3.4 Normal Verteilungen und Mischverteilungsmodelle 46
3.5 Stochastische Prozesse und Markov-Ketten 47
3.6 Prinzipien der Parameterschätzung 49
3.6.1 Maximum-Likelihood-Schätzung 49
3.6.2 Maximum-a-posteriori-Schätzung 51
3.7 Literaturhinweise 51
4 Vektorquantisierung 53
4.1 Definition 53
4.2 Optimalität 55
4.3 Algorithmen zum Design von Vektorquantisierern 57
8 Inhalt
Lloyd-Algorithmus 58
LBG-Algorithmus 59
k-means-Algorithmus 61
4.4 Schätzung von Mischverteilungsmodellen 62
EM-Algorithmus 63
4.5 Literaturhinweise 66
5 Hidden-Markov-Modelle 67
5.1 Definition 67
5.2 Emissionsmodellierung 69
5.3 Verwendungskonzepte 70
5.4 Notation 72
5.5 Bewertung 73
5.5.1 Die Produktions Wahrscheinlichkeit 73
Forward-Algorithmus 74
5.5.2 Die "optimale" Produktionswahrscheinlichkeit 76
5.6 Dekodierung 79
Viterbi-Algorithmus 80
5.7 Parameterschätzung 81
5.7.1 Grundlagen 82
Forward-Backward-Algorithmus 83
5.7.2 Trainingsverfahren 85
Baum-Welch-Algorithmus 85
ViteTbi-Training 91
Segmental k -Means 93
5.7.3 Mehrere Observationsfolgen 95
5.8 Modellvarianten 96
5.8.1 Alternative Algorithmen 96
5.8.2 Alternative Modellarchitekturen 97
5.9 Literaturhinweise 97
6 n-Gramm-Modelle 99
6.1 Definition 99
6.2 Verwendungskonzepte 100
6.3 Notation 101
6.4 Bewertung 102
6.5 Parameterschätzung 104
6.5.1 Umverteilung von Wahrscheinlichkeitsmasse 105
Discounting 105
Inhalt 9
6.5.2 Einbeziehung allgemeinerer Verteilungen 107
Interpolation 108
Backing-Off 110
6.5.3 Optimierung verallgemeinerter Verteilungen 111
6.6 Modellvarianten 113
6.6.1 Kategoriemodelle 113
6.6.2 Längere zeitliche Abhängigkeiten 115
6.7 Literaturhinweise 116
II Praxis 117
7 Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten 119
7.1 Logarithmische Wahrscheinlichkeitsrepräsentation 119
7.2 Untere Schranken für Wahrscheinlichkeiten 122
7.3 Codebuchauswertung für semi-kontinuierliche HMMs 123
7.4 Wahrscheinlichkeitsverhältnisse 124
8 Konfiguration von Hidden-Markov-Modellen 127
8.1 Modelltopologien 127
8.2 Modelluntereinheiten 128
8.2.1 Kontextunabhängige Wortuntereinheiten 129
8.2.2 Kontextabhängige Wortuntereinheiten 130
8.3 Verbundmodelle 131
8.4 Proßle-HMMs 133
8.5 Emissionsmodellierung 135
9 Robuste Parameterschätzung 137
9.1 Merkmalsoptimierung 139
9.1.1 Dekorrelation 140
Hauptachsentransformation I 141
Whitening 145
9.1.2 Dimensionsreduktion 146
Hauptachsentransformation II 146
Lineare Diskriminanzanalyse 147
9.2 Tying 151
9.2.1 Modelluntereinheiten 152
9.2.2 Zustandstying 155
9.2.3 Tying in Mischverteilungsmodellen 159
9.3 Parameterinitialisierung 161
10 Inhalt
10 Effiziente Modellauswertung 163
10.1 Effiziente Auswertung von Mischverteilungen 163
10.2 Beam Search 165
10.3 Effiziente Parameterschätzung 168
10.3.1 Forward-Backward-Pruning 168
10.3.2 Segmentweiser Baum-Welch-Algorithmus 169
10.3.3 Training von Modellhierarchien 170
10.4 Baumförmige Modellorganisation 171
10.4.1 Präfixbaum für HMMs 171
10.4.2 Baumrepräsentation für n-Gramm-Modelle 172
11 Modellanpassung 177
11.1 Grundprinzipien 177
11.2 Adaption von Hidden-Markov-Modellen 178
Maximum-Likelihood Linear-Regression 180
11.3 Adaption von n-Gramm-Modellen 182
11.3.1 Cache-Modelle 183
11.3.2 Dialogschrittabhängige Modelle 183
11.3.3 Topic-basierte Sprachmodelle 184
12 Integrierte Suchverfahren 185
12.1 HMM-Netzwerke 188
12.2 Mehrphasensuche 189
12.3 Suchraumkopien 190
12.3.1 Kontextbasierte Suchraumkopien 190
12.3.2 Zeitbasierte Suchbaumkopien 191
12.3.3 Language-Model Look-Ahead 192
12.4 Zeitsynchrone parallele Modelldekodierung 193
12.4.1 Generierung von Segmenthypothesen 194
12.4.2 Sprachmodellbasierte Suche 195
III Systeme 197
13 Spracherkennung 200
13.1 Erkennungssystem der RWTH Aachen 200
13.2 BBN-SpracherkennungssystemBYBLOS 202
13.3 ESMERALDA 203
Inhalt 11
14 Schrifterkennung 207
14.1 OCR-System von BBN 207
14.2 Duisburger on-line Handschrifterkennungssystem 209
14.3 ESMERALDA off-line Erkennungssystem 210
15 Analyse biologischer Sequenzen 213
15.1 HMMER 213
15.2 SAM 214
Literaturverzeichnis 216
Sachverzeichnis 230 |
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